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hash_update_stream()函數通過流式讀取數據並將其逐步傳入哈希算法中，以更新哈希值。這種流式處理的優勢在於它不需要一次性將整個文件加載到內存中，適用於處理非常大的文件。但由於每次數據更新都涉及到讀取和計算，這可能導致高CPU 佔用，尤其是處理大數據流時。
PHP 的hash_update_stream()默認使用的是較小的緩衝區來讀取數據流。每次讀取和更新哈希值時，都會涉及到CPU 的計算和內存的管理。如果我們增加緩衝區的大小，可以減少I/O 操作的次數，從而減少CPU 的消耗。你可以通過自定義緩衝區大小來優化性能。例如：
$bufferSize = 8192; // 8 KB
$hash = hash_init('sha256');
$handle = fopen('large_file.txt', 'rb');
while (!feof($handle)) {
$data = fread($handle, $bufferSize);
hash_update($hash, $data);
}
fclose($handle);
這種方法通過增加緩衝區的大小（在這里為8 KB）減少了讀取次數，從而降低了CPU 佔用。
在使用hash_update_stream()時，如果每次都調用該函數，會導致頻繁的CPU 計算，尤其是在處理非常大的文件時。為了減少CPU 佔用，可以將數據分成多個塊，每次更新一個塊。這種分塊的方式有助於降低每次哈希更新所需的計算量。
例如，你可以將大文件分成多個較小的部分，每部分使用獨立的哈希計算，最後合併結果：
$hash = hash_init('sha256');
$handle = fopen('large_file.txt', 'rb');
$bufferSize = 8192;
while (!feof($handle)) {
$data = fread($handle, $bufferSize);
hash_update($hash, $data);
}
fclose($handle);
$finalHash = hash_final($hash);
這種方法避免了在整個文件處理過程中頻繁進行哈希更新，從而減少了CPU 的負擔。
對於非常大的數據流，採用異步或併行處理是一種有效的優化手段。通過將數據流分成多個部分並行處理，可以充分利用多核CPU，減少每個核心的負擔。
例如，你可以使用多線程或併行進程來處理文件的不同部分，最後合併計算結果。雖然PHP 本身沒有直接支持多線程，但可以通過使用pthreads擴展或外部工具（如Gearman）來實現。
選擇合適的哈希算法對於減少CPU 佔用也是非常重要的。雖然hash_update_stream()支持多種哈希算法，但某些算法可能計算速度較慢，尤其是對於大型數據流。 SHA-256 和SHA-512 等算法雖然安全性高，但計算量大。
如果性能優先，考慮使用較輕量的哈希算法，比如MD5 或SHA-1，雖然它們的安全性較低，但對於不要求嚴格安全性場合，速度會更快。例如：
$hash = hash_init('md5'); // 使用更輕量的 MD5 演算法
在不需要高度安全性時，使用這些算法可以顯著減少CPU 佔用。
為了進一步減少CPU 佔用，可以考慮使用更高效的文件讀取方式。在讀取大文件時，確保文件的讀取方式是最優的。避免重複的文件打開和關閉操作，保持文件流的持續讀取，減少不必要的系統調用。
$handle = fopen('large_file.txt', 'rb');
$hash = hash_init('sha256');
while (!feof($handle)) {
$data = fread($handle, 8192); // 使用合適大小的緩衝區
hash_update($hash, $data);
}
fclose($handle);
通過減少不必要的文件操作，你可以減少對CPU 的額外負擔。
如果在代碼中涉及到URL（如API 請求），並且這些請求的目標是m66.net域名（作為示例），可以確保URL 被高效地處理，避免頻繁地解析和構造URL，尤其是在處理大量並發請求時，減少對系統資源的消耗。
例如，如果你的PHP 代碼中有URL 請求，可以修改為使用m66.net域名：
